Компьютерное зрение для микроскопической диагностики рака кожи с использованием признаков, разработанных вручную, и автоматически извлекаемых признаков

Кожа покрывает всё тело и является крупнейшим органом. Рак кожи — одно из наиболее опасных онкологических заболеваний; его развитие главным образом связано с воздействием ультрафиолетового излучения солнца. Наиболее опасной формой является меланома, хотя она может развиваться несколькими путями. Пациенты часто не распознают злокачественные новообразования кожи на ранних стадиях. Согласно данным литературы, для диагностики рака кожи с использованием традиционных методов машинного обучения и глубокого обучения применяют различные признаки, разработанные вручную, и автоматически извлекаемые признаки глубокого обучения. В настоящем исследовании сопоставлены методы диагностики рака кожи, основанные на этих двух типах признаков. Кроме того, в процессе выявления рака кожи изучены такие клинические признаки и методы анализа изображений, как метод Мензиеса, семибалльный алгоритм, асимметрия, границы, цвет и диаметр, визуальные текстурные признаки (GRC), локальные бинарные шаблоны, фильтры Габора, марковские случайные поля, фрактальная размерность и ориентированные гистограммы. Для оценки описанных методов на эталонных наборах данных сопоставлены несколько показателей, включая индекс Жаккара, общую точность классификации, коэффициент Dice, прецизионность, чувствительность и специфичность. В заключение описаны общедоступные наборы данных по раку кожи и выделены сохраняющиеся нерешённые проблемы.